通过设置 \alpha 可以改变图中直线的斜率, \alpha 越大,则直线的斜率越大,落在直线下方的点就越多,通过FDR检验的基因也就越多,反之,直线的斜率越小,落在直线下方的点就越少,通过FDR检验的基因也就越少 当固定 \alpha ,而统计检验次数m增加时,这条直线的斜率变小,落在直线下方的点就越少,通过FDR检验的基...
FDR计算公式如下: FDR = (V/R) * C 其中, - V 表示虚警报警数,即被错误地标记为阳性的样本数量。 - R 表示真实的阳性数,即实际的阳性样本数量。 - C 表示单个报警的成本。 3. FDR 示例一: 假设我们进行了100次药物测试,得到以下结果: •假阳性数(V):20 ...
FDR计算公式可以用来估计FDR的值,其计算过程如下: FDR = V/R 其中,V表示被错误拒绝的假设的数量,R表示被拒绝的假设的总数量。通过计算FDR,我们可以得到在多次假设检验中错误发现的比例。 为了更好地理解FDR计算公式,我们可以通过一个例子来说明。假设我们进行了100次假设检验,其中有20个假设是真实的,80个假设是...
Benjamini-Hochberg(BH)方法是一种常用的FDR控制方法。 准备数据: 你需要有一组p值,这些p值来自于多个假设检验。这些p值不需要包含真实阳性和假阳性的数量,因为FDR的调整是基于p值的排序和大小。 在R语言中编写计算FDR的函数: 实际上,在R中你通常不需要自己编写计算FDR的函数,因为R已经提供了内置的函数p.adjust(...
在实际应用中,可以使用以下腾讯云相关产品和服务来支持FDR计算使用R: 腾讯云服务器(CVM):提供云服务器实例,可以搭建R语言环境和运行FDR计算程序。 腾讯云数据库(TencentDB):提供高性能、可扩展的数据库服务,可以存储和管理FDR计算所需的数据。 腾讯云对象存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,可以存储和管理FDR计算中...
如何在Python中实现基因差异表达分析的FDR计算? 在Python中,可以使用多个库来进行基因差异表达分析和FDR计算。例如,使用statsmodels库中的multipletests函数可以有效地进行多重假设检验校正。具体步骤包括:首先,使用适当的统计方法(如t检验或方差分析)计算p值;然后,利用multipletests函数传入这些p值并选择合适的校正方法(如...
FDR计算公式可以用以下公式表示：FDR = V / R 其中，V表示发现的假阳性数量，R表示总的发现数量。FDR的值范围在0到1之间，较低的FDR表示较低的假阳性发现比例。假设我们进行了一次基因表达分析实验，发现了100个差异表达的基因。我们想了解其中真实差异表达基因的百分比。首先，我们需要确定假阳性的数量。假设在我们...
目前常用Benjamini-Hochberg(BH)矫正方法:对每个p value做矫正,转换为q value;q value = p value * n / rank,其中rank是指p value从小到大排序后的次序。q value有时也被称为FDR(Fale Discover Rate),经过BH矫正后的q value,若选择α为q value的阈值,那么FDR不会超过α。
ii）FDR校正后的p-value，即q-value FDR值的计算方法如下：1）对每个基因进行p-value的计算 假设观测到基因A对应的reads数为x，已知在一个大文库中，每个基因的表达量只占所有基因表达量的一小部分，在这种情况下，p(x)的分布服从泊松分布。已知样本一中唯一比对到基因组的总reads数为N1，样本二中...
在一般情况下，可以认为 FDR = Q value = adjusted p value。在所有从p value 估算 Q value的公式中，Benjaminiand Hochberg 的方法（简称BH法）是使用最广泛的。BH法的计算公式是：Q value = p *(m/k)其中，m是检验的次数，k是这次检验的p value在所有检验中的排名。例如，我们对10000个基因...